本文目录一览：
- 1、python 字典为什么这么快
- 2、python dict怎么实现的
- 3、Python3的元组，字典，列表，集合有什么联系和区别？
- 4、Python中的字典是什么？
- 5、一文搞懂python数据类型和结构
- 6、python里面的字典有什么用？
python 字典为什么这么快
因为字典是通过键来索引的，关联到相对的值，理论上他的查询复杂度是O(1)。
哈希表（也叫散列表），根据关键值对(Key-value)而直接进行访问的数据结构。它通过把key和value映射到表中一个位置来访问记录，这种查询速度非常快，更新也快。而这个映射函数叫做哈希函数，存放值的数组叫做哈希表。 哈希函数的实现方式决定了哈希表的搜索效率。
python dict怎么实现的
Python中dict对象是表明了其是一个原始的Python数据类型，按照键值对的方式存储，其中文名字翻译为字典，顾名思义其通过键名查找对应的值会有很高的效率，时间复杂度在常数级别O(1).dict底层实现（推荐学习：Python视频教程）
在Python2中，dict的底层是依靠哈希表(Hash Table)进行实现的，使用开放地址法解决冲突.
所以其查找的时间复杂度会是O(1).
Dict的操作实现原理（包括插入、删除、以及缓冲池等）
首先介绍：PyDictObject对象的元素搜索策略：
有两种搜索策略，分别是lookdict和lookdict_string，lookdict_string就是lookdict在对于PyStringObject进行搜索时的特殊形式，那么通用的搜索策略lookdict的主要逻辑是：
（1）对第一个entry的查找：
a)根据hash值获得entry的索引
b)若entry处于unused态，则搜索结束；若entry所指向的key与搜索的key相同，则搜索成功
c)若当前entry处于dummy态，则设置freeslot（这里的freeslot是可以返回作为下一个立即可用的地址来存储entry）
d)检查Active态的entry，若其key所指向的值与搜索的值相同，则搜索成功
（2）对剩余的探测链中的元素的遍历查找：
a)根据所采用的探测函数，获得探测链上的下一个待检查的entry
b)检查到一个unused态的entry，表明搜索失败：
如果freeslot不为空，则返回freeslot；否则返回unused态的entry
c)检查entry的key与所搜索的key的引用是否相同，相同则搜索成功，返回entry
d)检查entry的key与所搜索的key的值是否相同，相同则搜索成功，返回entry
e)遍历过程中，发现dummy态的entry，且freeslot未设置，则设置freeslot
接下来是：PyDictObject对象的元素插入与删除的策略：
需要首先用到搜索策略，搜索成功，则直接将值进行替换，搜索失败，返回unused态或dummy态的entry，设置key、value和hash值，并且根据目前插入的元素情况进行ma_table的大小的调整（调整的依据就是装载率，根据是否大于2/3来进行调整）；删除也是类似，先计算hash值，然后搜索相应的entry，搜索成功，删除entry中维护的元素，将entry从Active态修改为dummy态
在PyDictObject的实现过程中，会用到缓冲池，在PyDictObject对象被销毁的时候，才开始接纳被缓冲的PyDictObject对象，定义的缓冲池可接纳的对象数量是80个，创建新PyDictObject对象的时候，如果缓冲池中有，则可以直接从缓冲池中取出使用
更多Python相关技术文章，请访问Python教程栏目进行学习！以上就是小编分享的关于python dict怎么实现的的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！
Python3的元组，字典，列表，集合有什么联系和区别？
4个都是python的数据结构。
元组和列表的底层实现是一样的，本质都是把一堆东西放在一排，区别在于元祖放完后就不能改了。
你把字典理解成我们普通用的字典就可以了，而集合就是把字典的所有value都设置成None。字典和集合的底层实现原理是一样的，但初学者不必关注这个原理。集合与数学中的集合有相同性质，比如唯一性，对比字典中key的唯一性来理解一下。
比方：你遇到一个没见过的字，查查看是不是标准的汉字，这就是集合的作用，集合只关注有没有的问题；如果是标准汉字，你要看看这个字的意思，这就是字典的作用；你现在找来一个汉字，打算组成成语，然后再找几个字，向第一个汉字左右放，就是列表的作用；一旦发现一个成语，就固定不变了，字和字的排列都不能改，这就是元祖。
Python中的字典是什么？
字典（Dictionary）
字典也是Python语言中经常使用的一种数据类型。跟列表类似，字典是另外一种可存储任意类型的数据，并且字典储存的数据也是可以修改的。
不同于列表的是，字典每个基本元素都包括两个部分：键（key） 和 键对应的值（value）。
键和值之间用冒号(:)分割，每对元素之间用逗号(,)分割，整个字典的数据在大括号{}中，格式如下所示：
请点击输入图片描述
d = {"key1" : 1, "key2" : "hi", "key3":[]}
在字典中，键的内容是不可重复的。 键为不可变数据类型，值可以是任何数据类型。在这里，键只支持 字符串类型。
请点击输入图片描述
请点击输入图片描述
字典最大的优势就是能在海量数据下利用“键”快速查找出想要的值， 当有很多数据需要存储的时候，我们给每个值都打个标签，也就是“键”；想要调用这个值时，字典能够利用这个标签快速帮我们找到它。但是如果标签重复了，字典不知道哪个值才是对的，就会报错哦~
列表是根据排序来记录每项的值，但是字典是没有顺序的，所以同一字典，每次打印出的排序可能是不同的。“键”才是调用字典的关键元素。
字典是基础的数据类型，所以变量也可以被赋值为字典。
请点击输入图片描述
请点击输入图片描述
可以直接用大括号{}，或者内置函数dict() 创建空字典：
Dict={}Dict=dict() #dict()是一个内置函数，可以用来快速创建空字典。#注意是小写开头的dict，创建变量名或者函数名要避免和内置函数dict重名哦~
控制中的遍历积木，不仅可以遍历序列、列表，还可以遍历字典
请点击输入图片描述
一文搞懂python数据类型和结构
每次python从入门到精通都是从头开始看，做这个学习笔记主要是为了让自己可以省去学习数据类型和结构那几章的时间，所以“偷懒”可以促进生产力发展......
分别是： 整数型、浮点型、复数、常量、布尔型、字符串 。其中复数基本不会使用到，可以不用太关注
分别是 列表、字典、集合和元组 ，其中最常见并且工作中经常使用到的就是列表和字段，其他两个不常见。
02、字典
列表之外，字典可能是python中用的也比较多的数据结构了，由于字典的底层应用哈希映射，所以要求字典的所有key必须是不可变元素（可哈希对象），增删改查操作一般都能实现O(1)复杂度，是低复杂度的必备数据结构。
03、集合
集合（set）是一个无序的不重复元素序列。
可以使用大括号 { } 或者 set() 函数创建集合，注意：创建一个空集合必须用 set() 而不是 { }，因为 { } 是用来创建一个空字典。
集合操作可能最常见于用于对列表去重，它的最大特性是各元素仅保留1次，底层也是应用了哈希函数，所以在集合中查找元素一般也可实现O(1)复杂度，同时集合的嵌套元素也要求是不可变类型（可哈希对象）
add：在集合中增加一个元素，如果元素已存在，则无实际操作
pop：不接受任何参数，堪称是最神秘的操作，不同于列表的从尾端删除、字典的指定键删除，集合的pop操作看似是"随机"删除。但实际上是按照加入集合的先后顺序，删除"最早"加入的元素
除了与列表和字典中类似的增删改操作外，集合还支持数学概念下的集合操作，如交集、并集、差集等。
04、元组
如果说列表、字典和集合都有其各自擅长应用场景的话，那么元组可能是最没有存在感的数据结构：它接口有限、功能单一，而且是不可变类型。一般而言，用元组解决的问题都可以用列表实现。但使用用元组时，更多在于暗示该序列为不可变类型。当然，当元组内嵌套子列表时实际上是可以对嵌套的子列表进行更改操作的。
有问题可以私信我，欢迎交流！
python里面的字典有什么用？
字典是另一种可变容器模型，可存储任意类型对象。
字典的每个键值 key-value 对用冒号 : 分割，每个键值对之间用逗号 , 分割，整个字典包括在花括号 {} 中 ,格式如下所示：
d = {key1 : value1, key2 : value2 }
键一般是唯一的，必须是不可变的，如字符串，数字或元组。值不需要唯一，可以取任何数据类型。
在需要使用hash时，就需要用到字典。
比如在统计字符个数时，可以使用字典。
d = {}
for char in strs:
d[char] = d.get(char, 0) + 1
